心血管疾病长期位居全球致死病因首位，2022年全球死亡病例高达1980万例。
传统风险评估依赖年龄、血压等静态指标，难以捕捉疾病早期生理变化，导致约40%患者在确诊时已错过最佳治疗窗口。
尽管基因检测技术近年取得进展，但先天基因无法反映后天环境与生活方式的影响，临床亟需动态监测的新技术突破。
针对这一医学难题，香港大学医学院药理及药剂学系张清鹏副教授团队历时五年攻关，构建出CardiOmicScore风险评估框架。
研究团队基于英国生物样本库50万人群数据，系统分析了血液中3088种生物标志物，发现蛋白质和代谢物水平能实时反映免疫调节、血管内皮功能等关键生理状态变化。
"基因如同人生剧本的初稿，而蛋白质代谢物才是正在书写的现实篇章。
"张清鹏指出。
该技术通过深度学习算法，将多组学数据转化为个性化风险评分，对冠心病、中风等六类疾病的预测准确率较传统方法提升67%。
临床验证显示，该系统可在症状出现前15年发出预警，为调整饮食、运动等干预措施赢得宝贵时间。
这项突破标志着精准医疗实现从静态基因分析到动态生理监测的范式转变。
相比需多次检测的影像学检查，新技术仅需2毫升血液即可完成全面评估，检测成本降低约80%。
目前研究团队正与粤港澳大湾区医疗机构合作推进临床转化，预计三年内可投入实际应用。
行业专家认为，该技术将重塑心血管疾病防治体系。
世界卫生组织非传染性疾病防治顾问李明浩表示："这种前瞻性风险评估工具若能普及，可使心血管疾病死亡率降低30%以上，尤其对高风险人群的早期识别具有重大公共卫生价值。
" 心血管疾病防控的关键在于“早发现、早干预”。
基于多组学的血液风险评估为实现这一目标提供了可行路径，也提示医疗体系需从以治疗为中心向以预防为导向加速转变。
科研创新与公共卫生策略的协同，有望为降低心血管疾病负担开辟更广阔的空间。